一種面向智能棉紡生產的CPS架構制造技術

本發明專利技術提供了一種面向智能棉紡生產的CPS架構，包括感知實體層、連接通信層、知識融合層、決策控制層，感知實體層感知物理世界的每個實體，連接通信層將物理世界所有實體的各種數據傳輸到信息世界，知識融合層融合所有棉紡生產周期所需資源及環境的大數據，分析并建立數字孿生模型；決策控制層通過對可靠數據的深入挖掘，形成了基于棉紡生產的知識；確定各種控制決策，指揮物理世界的各個實體協同工作。本發明專利技術以貫穿棉紡生產周期全過程的數據為主線，以智能感知為核心，以網絡和海量計算為依托，使計算、通信、控制深度融合，實現棉紡生產過程的智能化，為實現高效配備各類資源，優化生產流程和提高生產效率等方面提供了理論支撐。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種CPS(信息物理融合系統)架構，尤其涉及一種面向流程復雜的智能棉紡生產過程的CPS架構。
技術介紹
紡織業是傳統制造業，棉紡行業是整個紡織工業中最重要的基礎行業，也是最大的行業，更要積極推進智能制造，加速產業轉型升級。如何推進傳統棉紡生產與智能科技的融合，實現產業轉型是當前棉紡生產所面臨的重大問題。首先，面向全球紡織產業格局及國內消費市場，推動智能棉紡生產。目前，紡織行業面臨著美國“再工業化”和國內推進工業化進程的雙重考驗，以美國和日本為代表的發達國家，在其棉紡領域中的高端設備、高性能纖維和先進工藝等方面的科技研發和創造能力上都有明顯優勢，相比之下，國內勞動力優勢已不明顯，全球紡織產業的格局將進一步調整。從國內消費市場情況來看，因人口的增長和經濟的復蘇，城鄉居民收入增長等因素促進內需擴大和消費升級，以此帶動紡織工業發展。棉紡生產則面臨國際競爭、結構調整、產業升級、需求增長等外在因素推動紡織行業尤其是棉紡行業產業轉型，加快智能棉紡步伐。其次，著眼棉紡生產自身特點及工藝流程，加快智能棉紡生產。棉紡行業是重要的民生產業，具有勞動密集型，多工序、連續化、流程化等特點，在特定的環境下，還要求較高的專業化分工協作。雖然棉紡行業在其生產設備自動化、智能化程度上，各工序之間的銜接、呼應能力上一直不斷在改善和提高，但在工序連續性技術上差別較大。如清梳聯技術相對成熟，粗細絡聯技術才剛剛起步。在利用智能化技術在生產流程上實現資源自動配給、環境自動調節、質量監控、設備故障預測與診斷、生產計劃調整等圍繞控制生產成本，提高生產質量，提升生產效率上還有很大提升空間。此外，不少棉紡企業在信息技術應用上初見成效，如組建企業內部網絡，運用ERP系統等，從總體發展距工業化和信息化融合要求上還有一定距離，因此加快信息化、網絡化、智能化建設勢在必行。
技術實現思路
本專利技術要解決的技術問題是如何進一步提高各類資源配置的有效性，優化生產流程，提高生產效率。為了解決上述技術問題，本專利技術的技術方案是提供一種面向智能棉紡生產的CPS架構，其特征在于，包括四層CPS框架結構，分別為：1、物理世界——感知實體層感知實體層是構成CPS的基礎，通過感知實體層感知物理世界的每個實體；2、互聯互通——連接通信層連接通信層是物理世界到達信息世界的通道；將各類傳感設備部署到原材料或者是生產設備的關鍵部位，通過傳感設備獲得被檢測對象的各類數據；同時傳感設備將物理世界中的所有實體連接到一個網絡中，行成一個基于生產車間的物聯網或者是無線局域網；通過所述網絡將物理世界所有實體的各種數據按一定的通信協議傳輸到信息世界；3、信息世界——知識融合層知識融合層是一個中心層，其融合所有棉紡生產周期所需資源及環境的大數據，實現數據信息化，并通過數據相關性分析，建立數字孿生模型；4、控制服務——決策控制層決策控制層是一個核心層，通過對可靠數據的深入挖掘，形成了基于棉紡生產的知識；根據認知的結果，確定各種控制決策，發送控制指令，指揮物理世界的各個實體協同工作。優選地，所述物理世界指生產車間里各類物理實體，包括機器、設備、每個工序的原材料、能源、環境、操作人員。更優選地，所述機器包括開棉機、并條機、細紗機；所述設備包括自動導引運輸車；所述每個工序的原材料中，除開棉的原料是棉花外，其余各工序所需的原料都是前道工序的半成品或成品；所述能源包括車間里的電能；所述環境包括空氣的溫度濕度、機器所產生的噪音。優選地，每次生產周期內，所述物理世界的每個物理實體都會產生大量數據；棉紡生產過程是一個連續的制造過程，數據的產生不是孤立的，是相關的；在生產周期內，采集各資源要素的全部數據以及資源要素之間相關的數據。優選地，在一次生產周期內的數據有：實體屬性數據，指能識別實體的屬性數據；實體的工作狀態數據，指能反映生產周期內實體的工作狀態、健康狀況和運行性能的數據；實體環境數據，指在生產周內可能影響到實體性能和運行狀態的環境數據；實體的歷史數據，指生產周期內對實體，尤其是設備或機器的維護、保養、維修歷史數據。優選地，所述傳感設備包括傳感器、FRID、GPS。優選地，通過M2M技術實現基于智能棉紡生產過程的機器之間的通信；即棉紡生產流程中的任意兩臺接入到工業互聯網中的機器設備，通過部署在設備上的傳感設備連接到網絡中進行通信。優選地，所述知識融合層包括大數據平臺和智能計算兩個部分；大數據平臺接收從連接通信層傳輸過來的海量數據，進行處理，實現大數據融合和信息化；智能計算利用大數據分析和挖掘技術，實現大數據分析流程和數據相關性解析，生成知識，通過建立數字孿生模型，在信息世界中呈現物理實體。更優選地，所述海量數據包括有效的數據和無效數據，首先去除無效數據；有效數據包括結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，將非結構化數據和半結構化數據轉化為結構化數據，將不同結構的數據融合到一起，實現大數據的融合和信息化。優選地，在棉紡生產過程中，控制決策包括：物流路線規劃、生產過程優化、產品質量控制、設備故障診斷、生產計劃調整、個人能力提升。更優選地，所述物流路線規劃，針對自動導引運輸車，將一個設備的半成品運輸到指定位置的設備，中間的行走路線如何規劃問題，一般情況考慮是路程最短，但是考慮到棉紡生產的實際情況，如果在最短路程之間有障礙的情況下怎么規劃，或者在考慮能源損耗最少的情況下又如何規劃；更優選地，所述生產計劃調整，一般生產都是有計劃的，且此計劃是基于所有設備和物料及人員所需資源一切都是正常的情況下計劃出來的，但在實際生產過程中，設備會出現故障，或人員的疏忽會造成不能如期完成生產，此時，重新調整生產計劃。本專利技術以工業大數據和數據技術為基礎，設計了面向智能棉紡生產的“感知實體-連接通信-知識融合-決策控制”四層CPS框架結構，以貫穿棉紡生產周期全過程的數據為主線，以智能感知為核心，以網絡和海量計算為依托，使計算、通信、控制深度融合，實現棉紡生產過程的智能化，在此基礎上探討了CPS架構下基于生產周期柔性化采集技術、M2M技術、異構數據集成、融合和信息化技術和數字孿生技術等若干關鍵技術。為實現高效配備各類資源，優化生產流程和提高生產效率等方面提供了理論支撐。附圖說明圖1為本實施例提供的面向智能棉紡生產的CPS架構整體示意圖；圖2為數據從物理世界到大數據平臺的流程的示意圖；圖3為基于生產過程的M2M通信的示意圖；圖4為大數據融合和信息化過程的示意圖；圖5為部分棉紡生產的信息鏡像模型的示意圖；圖6為CPS單元的數字孿生模型的示意圖。(注：請將所有附圖修改為黑白線條圖，英文改為中文)具體實施方式下面結合具體實施例，進一步闡述本專利技術。應理解，這些實施例僅用于說明本專利技術而不用于限制本專利技術的范圍。此外應理解，在閱讀了本專利技術講授的內容之后，本領域技術人員可以對本專利技術作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權利要求書所限定的范圍。圖1為本實施例提供的面向智能棉紡生產的CPS架構整體示意圖，所述的面向智能棉紡生產的CPS架構，包括四層CPS框架結構，分別為：感知實體層、連接通信層、知識融合層、決策控制層。1物理世界——感知實體層1.1物理感知物理世界主要是生產車間里各類物理實體，包括機器，如開棉機、并條機、細紗機等；設備，如自動導本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種面向智能棉紡生產的CPS架構，其特征在于，包括四層CPS框架結構，分別為：1、物理世界——感知實體層感知實體層是構成CPS的基礎，通過感知實體層感知物理世界的每個實體；2、互聯互通——連接通信層連接通信層是物理世界到達信息世界的通道；將各類傳感設備部署到原材料或者是生產設備的關鍵部位，通過傳感設備獲得被檢測對象的各類數據；同時傳感設備將物理世界中的所有實體連接到一個網絡中，行成一個基于生產車間的物聯網或者是無線局域網；通過所述網絡將物理世界所有實體的各種數據按一定的通信協議傳輸到信息世界；3、信息世界——知識融合層知識融合層是一個中心層，其融合所有棉紡生產周期所需資源及環境的大數據，實現數據信息化，并通過數據相關性分析，建立數字孿生模型；4、控制服務——決策控制層決策控制層是一個核心層，通過對可靠數據的深入挖掘，形成了基于棉紡生產的知識；根據認知的結果，確定各種控制決策，發送控制指令，指揮物理世界的各個實體協同工作。

【技術特征摘要】
1.一種面向智能棉紡生產的CPS架構，其特征在于，包括四層CPS框架結構，分別為：1、物理世界——感知實體層感知實體層是構成CPS的基礎，通過感知實體層感知物理世界的每個實體；2、互聯互通——連接通信層連接通信層是物理世界到達信息世界的通道；將各類傳感設備部署到原材料或者是生產設備的關鍵部位，通過傳感設備獲得被檢測對象的各類數據；同時傳感設備將物理世界中的所有實體連接到一個網絡中，行成一個基于生產車間的物聯網或者是無線局域網；通過所述網絡將物理世界所有實體的各種數據按一定的通信協議傳輸到信息世界；3、信息世界——知識融合層知識融合層是一個中心層，其融合所有棉紡生產周期所需資源及環境的大數據，實現數據信息化，并通過數據相關性分析，建立數字孿生模型；4、控制服務——決策控制層決策控制層是一個核心層，通過對可靠數據的深入挖掘，形成了基于棉紡生產的知識；根據認知的結果，確定各種控制決策，發送控制指令，指揮物理世界的各個實體協同工作。2.如權利要求1所述的一種面向智能棉紡生產的CPS架構，其特征在于：所述物理世界指生產車間里各類物理實體，包括機器、設備、每個工序的原材料、能源、環境、操作人員。3.如權利要求1所述的一種面向智能棉紡生產的CPS架構，其特征在于：每次生產周期內，所述物理世界的每個物理實體都會產生大量數據；棉紡生產過程是一個連續的制造過程，數據的產生不是孤立的，是相關的；在生產周期內，采集各資源要素的全部數據以及資源要素之間相關的數據。4.如權利要求1或3所述的一種面向智能棉紡生產的CPS架構，其特征在于：在一次生產周期內的數據有：實體屬性數據，指能識別實體的屬性數據；實體的工作狀態數據，指能反映生產周期內實體的工作狀態、健康狀況和運行性能的數據；實體環境數據，指...

【專利技術屬性】
技術研發人員：鮑勁松，殷士勇，
申請(專利權)人：東華大學，
類型：發明
國別省市：上海;31